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光合有效辐射吸收比率（fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FAPAR）是反映作物产量的重要参数之一。无人机遥感能够快速无损地获取高分辨率植被冠层光谱信息,已成为进行物理化参数反演的重要手段。以不同播期玉米为研究对象,基于无人机搭载多光谱传感器,提取植被指数与植被纹理特征,使用偏最小二乘（partial least squares regression,PLSR）方法将二者结合反演玉米FAPAR,并与传统单独使用植被指数或植被纹理特征反演植被FAPAR的方法进行比较。结果表明：使用传统方法单独利用植被指数反演FAPAR（验证RMSE最低为7.33×10-2,rRMSE最低为8.66%）的效果比单独利用纹理特征反演FAPAR（验证RMSE最低为9.50×10-2,rRMSE最低为11.23%）的精度更高;使用PLSR方法单独利用植被指数或纹理特征估算FAPAR的效果比传统方法精度更高（植被指数与纹理特征的验证RMSE最低分别为6.77×10-2和5.24×10-2,rRMSE最低分别为8.01%和6.19%）;使用PLSR方法将植被指数与纹理特征相结合估算FAPAR（验证RMSE最低为4.72×10-2,rRMSE最低为5.57%）的效果比单独使用植被指数或纹理特征估算FAPAR的精度更高。综上,使用PLSR方法将植被指数和植被纹理特征相结合来反演玉米冠层FAPAR可行,为作物FAPAR遥感反演研究提供了新的思路。 相似文献
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